WO2018106146A3 - Méthode et système d'évaluation de criblage non invasif de paramètre physiologiques et de pathologies - Google Patents
Méthode et système d'évaluation de criblage non invasif de paramètre physiologiques et de pathologies Download PDFInfo
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Abstract
La présente invention concerne le domaine de l'informatique en médecine et notamment des procédés et des systèms de diagnostic par criblage de différentes pathologies et la détermination des paramètres physiologiques d'une personne et peut s'utiliser en médecine humaine prédictive, diagnostique, prophylactiques et de réhabilitation. Procédé pour déterminer par criblage des pathologies ou des paramètres physiologiques dans lequel on forme un sélection d'aprentissage et de données d'enregistrements de patients souffrant d'une pathologie données ou des paramètres physiologiques qui dépendent de l'activité cardiaque de patient, y compris des enregistrements sur des patients de sexe et d'âge différents, chaque enregistrement comprenant au moins une dérivation cardiologique d'un signal ECG et une information sur le patient; on obtient les enregistrements sur chaque sélection d'apprentissage, et pour chaque enregistrement on effectue le traitement d'au moins une dérivation cardiologique d'un signal ECG, on calcule les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque et d'un cycle cardiaque moyen; on effectue un apprentissage d'un réseau de neurones artificiels pour détecter une pathologie déterminée ou des paramètres physiologiques en utilisant l'enregistrement d'apprentissage et de test, on compare les paramètres du signal ECG traité, les paramètres calculés de variabilité du rythme cardiaque et du cycle cardiaque moyen, des informations sur les patients; on sauvegarde les liaisons et les pondérations du réseau de neurones artificiels ayant suivi l'apprentissage, on obtient au moins une dérivation cardiologique du signal ECG et une information sur le patient, on effectue le traitement d'au moins ladite dérivation cardiologique du signal cECG, on calcule les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque et du cycle cardiaque moyen; on détermine les paramètres physiologiques ou la présence d'une pathologie donnée; au moyen du réseau de neurones artificiels ayant suivi l'apprentissage, on utilise les paramètre du signal ECG traité, les paramètres calculés de variabilité de la fréquence cardiaque et du cycle cardiaque moyen, ainsi que les informations sur le patient. Le résultat technique consiste à améliorer la précision de détection de pathologies ou de valeurs de paramètres physiologiques chez le patient à base d'une modélisation de réseaux neuronaux.
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